图像修复是图像处理研究领域中的一个热门研究方向,具有广泛的实际应用价值。图像修复通过建立图像修复模型,对破损区域进行生成模拟,以保证图像信息的完整性。该技术可用于美术作品的恢复,刑侦证据的模拟,医学影像重建,日常抠图和老视频的修复等方面。本文对基于样本块图像修复方法进行了研究。介绍了图像修复的背景和研究现状,分析了传统图像修复方法的不足和局限性。在此基础上,本文主要完成了以下两个方面的工作:1.基于优先权函数改进的图像修复方法。针对图像修复后期,置信度项可能骤降为零的情况,本文改进了优先权函数的表达式,引入梯度因子和平衡系数,有效地抑制了优先权函数的降低幅度。另外,结合L1距离的匹配准则,增加了样本块的匹配准确性。2.基于自适应调节样本块大小的图像修复方法。传统的基于样本块的图像修复方法中,样本块模板大小固定,无法灵活适应结构信息复杂的图像。本文结合改进的结构相似度原则,可根据待修复图像边缘的结构复杂程度,自适应调节样本块的大小,保证了图像修复的准确性和高效性。并引入LoG边缘检测方法,增强模型对破损图像边缘的识别能力,有效地避免了破损区域修复不完全的情况。本文通过仿真实验,验证了所提出的图像修复方法的有效性和可行性。